ARQUITECTURA DE DATOS

En la actualidad, muchas empresas están optando por transformar sus negocios y volcar toda su información y datos históricos en soluciones más robustas, seguras, escalables, y modernas.

La Digitalización es clave

Si bien existen varias formas de solucionar la transición hacia modelos de bases de datos, en Data Zenith procuramos guiarte hacia la que más se adecúa a tus necesidades

Bases de Datos Relacionables

Las bases de datos relacionales son sistemas de almacenamiento de datos que organizan la información en tablas con filas y columnas. Las relaciones entre las tablas se establecen mediante claves primarias y foráneas, facilitando consultas complejas y la integridad de los datos. Cada fila representa un registro único y cada columna un atributo de ese registro. Son ideales para aplicaciones que requieren consistencia y transacciones complejas, como sistemas de gestión empresarial, aplicaciones financieras y sitios web de comercio electrónico.

Bases de Datos de Series Temporales

Las bases de datos time-series están diseñadas para manejar y almacenar datos secuenciales asociados a un tiempo específico. Estas bases de datos son especialmente eficientes para gestionar grandes volúmenes de datos que cambian con el tiempo, como lecturas de sensores, datos financieros o métricas de rendimiento de sistemas. Son ideales para aplicaciones de monitoreo, análisis de datos en tiempo real y cualquier escenario donde el tiempo sea un factor crítico.

Bases de Datos NoSQL

Las bases de datos NoSQL son sistemas de almacenamiento de datos que no siguen el modelo relacional tradicional. Ofrecen flexibilidad en la estructura de datos, permitiendo almacenar información en formatos como documentos, gráficos, clave-valor y columnas anchas. Esto las hace adecuadas para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados, y para aplicaciones que requieren escalabilidad horizontal, como redes sociales, análisis de big data y aplicaciones móviles. Su diseño flexible y escalable las hace ideales para entornos dinámicos donde los requisitos y los volúmenes de datos pueden cambiar rápidamente.

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